Prozesskontrollstrategie für die Wandstärke von Blasformprodukten

Autor: MULAN - Hersteller von Kunststoffformteilen

Prozesssteuerungsstrategie für die Wanddicke von Blasformprodukten In der industriellen Produktion wird zur Steuerung der Wanddicke von Blasformprodukten ein Programmregler für die Wanddicke von Vorformlingen verwendet. Dies hat den Nachteil, dass man sich bei wiederholten Fehlersuchen auf die Erfahrung der Bediener verlässt, viel Rohmaterial verbraucht und die Produktqualität während des Fehlersuchvorgangs instabil ist. Mit zunehmender Komplexität von Blasformprodukten ist es schwierig, mit dieser Methode eine geeignete Produktwanddickenverteilung zu erzielen. Zu diesem Zweck werden in diesem Dokument die Steuerungsstrategien für die Wanddicke von Blasformprodukten zusammengefasst. 1. Modellierung und Strategie zur iterativen Optimierung und Steuerung der Wanddicke von Blasformprodukten Es wird ein Gesamtplan zur iterativen Optimierung und Steuerung der Wanddicke von Blasformprodukten vorgeschlagen. Ziel ist es, umgekehrt zu berechnen, wie die Düse-Mündungsspaltkurve des Vorformlingskopfes entsprechend den Wanddickenanforderungen der Blasformprodukte eingestellt werden muss, damit aus dem extrudierten Vorformling Produkte mit einer gegebenen Wanddicke geblasen werden können, während die Materialmenge so weit wie möglich reduziert wird. Das Programm besteht aus zwei Teilen mit jeweils vier Phasen: (1) Simulieren Sie mithilfe der Finite-Elemente-Methode (FE) den Außendurchmesser und die Wanddickenverteilung des extrudierten Vorformlings bei einem gegebenen Düsenspalt sowie die Wanddickenverteilung des Blasformprodukts nach dem Aufblasen des Vorformlings und bestimmen Sie die anfängliche Düsenspaltkurve. (2) Führen Sie auf der Grundlage der anfänglichen Spaltkurve Experimente mithilfe eines orthogonalen Versuchsdesigns durch, führen Sie eine Sensitivitätsanalyse der Versuchsergebnisse durch, invertieren Sie die optimale Spaltkurve in der Theorie und führen Sie Experimente gemäß dieser Kurve durch. (3) Erstellen Sie das NN-Modell, indem Sie die im Experiment erhaltene Wanddickenverteilung der Blasformprodukte und die entsprechende Düsenspaltkurve verwenden. (4) Berechnen Sie mithilfe des obigen NN-Modells den Zielfunktionswert. Verwenden Sie die Elite-Retentionsstrategie und den in den simulierten Glühalgorithmus eingebetteten genetischen Algorithmus, um eine globale Optimierung durchzuführen, eine neue Düsenspaltkurve abzuleiten und die Spaltkurve gemäß den Anforderungen an die Produktwanddicke anzupassen. Iterative Optimierung, sodass die endgültige Wanddicke des Blasformprodukts vollständig im Zielbereich liegt. 2. Intelligente Steuerungsstrategie für die Wanddicke von Blasformprodukten. Basierend auf den obigen Forschungsergebnissen wird eine intelligente Steuerungsstrategie für die Wanddicke von Blasformprodukten vorgeschlagen, die numerische Simulation, Z-Optimierungstechnologie, Online-Erkennung und Online-Steuerung integriert. Die intelligente Steuerungsstrategie umfasst im Wesentlichen die folgenden Punkte: (1) Optimierung der Wanddicke des Vorformlings. Führen Sie eine Finite-Elemente-FE-Simulation des Blasformprozesses durch, verwenden Sie die Simulationsergebnisse, um ein neuronales Netzwerk-NN-Modell zwischen der Wanddickenverteilung des Vorformlings und der Optimierungszielfunktion zu erstellen und verwenden Sie dieses Modell, um die Zielfunktion im Optimierungsiterationsprozess in Echtzeit zu lösen; kombiniert mit einem parallelen genetischen Algorithmus mit mehreren Populationen, um die erforderliche Wanddicke des Blasformprodukts als Ziel zu erhalten und ein mathematisches Modell zur Optimierung der Wanddicke des Vorformlings zu erstellen; die optimierte Wanddickenverteilungskurve des Vorformlings wird durch Lösen des Modells erhalten und die optimierte anfängliche Düsenspaltkurve wird entsprechend der im Experiment erhaltenen Beziehung zwischen Düsenspalt und Wanddicke des Vorformlings bestimmt. (2) Online-Erkennung der Produktwanddicke. Konstruieren Sie ein mehrkanaliges Ultraschall-Erkennungsgerät, entwickeln Sie Erkennungssoftware mit mehrkanaligen Datenerfassungs-, Signalverarbeitungs-, Wanddickenerkennungs- und Wanddickenausgabefunktionen und realisieren Sie die Online-Erkennung der Wanddicke von Blasformprodukten während des Blasformprozesses in der Form. (3) Entwurf eines selbstoptimierenden iterativen Lernsteuerungsalgorithmus mit Fuzzy-PD höherer Ordnung. Durch die Kombination des Fuzzy-Algorithmus und des iterativen Lernsteuerungsalgorithmus wird ein selbstoptimierender iterativer Lernsteuerungsalgorithmus mit Fuzzy-PD höherer Ordnung vorgeschlagen, der einen selbstoptimierenden Fuzzy-PD-Regler höherer Ordnung auf der Grundlage iterativen Lernens hinzufügt und die iterative Lernsteuerung und die Fuzzy-Steuerung voll ausnutzt. Der Vorteil der Steuerung besteht in der verbesserten Robustheit und garantierten Genauigkeit. Kompetent im Blasformen | kundenspezifische Blasformprodukte.